Возможности IQTrainer ^®

Всё необходимое для создания production-готовых AI-классификаторов в одной системе

Полный цикл машинного обучения

От разметки данных до получения обученной модели классификатора в единой среде.

Весь процесс MLOps

Создание моделей без специалистов

Позволяет без участия программистов и data scientists создавать сервиси классификации/тегирования данных.

Экономия на найме DS

Быстрое создание моделей

От идеи до работающего классификатора за дни, а не месяцы.

Автоматизация рутинных операций

Простое встраивание в процессы

Полученные модели легко интегрируются в существующие бизнес-процессы.

API и экспорт в стандартных форматах

Эргономичная среда разметки

Оптимизированный интерфейс для решения рутинных задач машинного обучения.

Повышение эффективности работы

Встроенные модели ML

Готовые алгоритмы для создания моделей классификаторов.

Не требуется глубокое знание ML

Оценка качества моделей

Встроенные инструменты для анализа точности и надежности обученных моделей.

Уверенность в качестве

Готовые модели классификаторов

Результатом работы является полностью готовая к использованию модель.

Конечный продукт, а не полуфабрикат

Сценарии, которые точь-в-точь под вас

Если вы узнали свой случай — IQTrainer создан именно для вас

Мониторинг СМИ и соцсетей

Сортировка обращений клиентов

Госорганизации

Корпорации

Техкомпании

Мониторинг СМИ и соцсетей

«Прочитать все сообщения в СМИ и соцсетях невозможно, а поиск по ключевым словам неточен»

Отдел аналитики, PR-служба, служба безопасности, маркетинг

1 Проблема традиционного подхода

Поиск по ключевым словам и упоминаниям даёт много шума: пропускает важные сообщения без прямых упоминаний и захватывает нерелевантный контент. Вручную фильтровать тысячи публикаций ежедневно — нереально.

2 Решение с IQTrainer

1. Создайте классификатор «[Ваша тема] — Относится/Не относится»
2. Добавьте 20-30 примеров в датасет (как релевантных, так и нет)
3. Обучите модель — она научится понимать контекст, а не искать слова
4. Подключите поток данных из СМИ и соцсетей
5. AI автоматически отфильтрует только релевантные сообщения

3 Что можно мониторить

• Упоминания компании (включая косвенные и без названия бренда)
• Обсуждение конкретного события или скандала
• Отношение к продукту/услуге (позитив/негатив/нейтрал)
• Выявление фейковых новостей по заданной теме
• Мониторинг активности конкурентов

Пример работы

Задача: Отслеживать все обсуждения экологического скандала в регионе.
Обычный поиск: Запрос "экология + скандал + [город]" — 500 результатов, 80% нерелевантных.
С IQTrainer: Модель обучена на 50 примерах (25 "Относится", 25 "Не относится"). Из 500 сообщений AI отобрал 47 действительно релевантных, включая те, где не было ключевых слов, но обсуждалась суть скандала.

Ключевое преимущество: Вы создаёте рубрикатор, куда AI автоматически складывает только релевантные сообщения. Можно менять темы мониторинга хоть каждый день — создали новый классификатор, обучили за час, подключили к потоку данных.

Сортировка обращений клиентов

«Мы устали тратить 2 месяца на запуск каждого нового классификатора»

Банк, страховая, финтех-компания с потоком клиентских обращений

1 Проблема до IQTrainer

Каждый новый тип документов (жалобы, заявки, обращения) требует найма data scientist'ов, закупки инструментов, интеграций. На запуск уходит 2-3 месяца.

2 Решение в IQTrainer

1. Создали классификатор «Типы клиентских обращений»
2. Загрузили историю обращений из CRM
3. ChatGPT разметил 80% автоматически
4. Сотрудники проверили остаток за 2 дня
5. Модель обучилась и пошла в работу

3 Что получили

• Автоматическая сортировка 1000+ обращений в день
• Меньше ошибок в роутинге
• Аналитика: какие темы растут
• Модель улучшается сама — ошибки попадают в дообучение

Результат для банка

Время на запуск классификатора сократилось с 3 месяцев до 2 недель. Экономия на data scientists — 1 500 000 ? в год. Качество обработки обращений выросло на 40%.

Госорганизации

«Нам нужно импортозамещение и безопасность данных»

Государственные учреждения, муниципалитеты, бюджетные организации

1 Требования госзаказчика

• Полное импортозамещение (замена Labelbox, Scale AI)
• Данные остаются в России
• Соответствие 152-ФЗ и требованиям ФСТЭК
• Включение в реестр Минцифры

2 Как решает IQTrainer

1. Все данные на российских серверах
2. Работает с отечественными LLM (DeepSeek, GigaChat)
3. Встроена ролевая модель для разграничения доступа
4. Полный аудит всех действий

3 Типичные задачи

• Классификация обращений граждан (жалобы/предложения/вопросы)
• Мониторинг СМИ и соцсетей по ключевым темам
• Анализ нормативных документов
• Выявление деструктивного контента

Результат для госорганизации

Полное соответствие требованиям импортозамещения. Данные под контролем. Сокращение времени обработки обращений граждан на 60%. Автоматический отчёт о темах, которые волнуют население.

Корпорации

«Нам нужен AI, но нет команды data scientists»

Крупные компании, ритейл, телеком, промышленность

1 Боль корпорации

Хотят внедрить AI для автоматизации, но:
• Нет команды data scientists (или она занята)
• Бюджет на закупку 5+ инструментов огромен
• Страх: «А если модель начнёт ошибаться в продакшене?»

2 IQTrainer как выход

1. Ваши бизнес-аналитики сами создают классификаторы
2. Не нужно знать Python или ML
3. Dev/Prod окружения — тестируйте безопасно
4. Модель улучшается на ошибках

3 Применение в компании

• Роутинг входящей корреспонденции
• Анализ отзывов о продуктах
• Классификация резюме в HR
• Автоматизация службы поддержки
• Мониторинг репутации бренда

Результат для корпорации

Первый AI-классификатор запущен за 3 недели силами бизнес-отдела. Экономия на найме data science команды — от 2 млн ? в год. Автоматизация рутинной обработки документов на 70%.

Техкомпании

«Нам нужно ускорить разработку AI-продуктов»

Технологические компании, стартапы, ИТ-интеграторы

1 Задача техкоманды

• Быстро прототипировать новые AI-фичи для клиентов
• Управлять качеством разметки данных
• Автоматизировать пайплайн от данных к модели
• Интегрировать готовые модели в продукты

2 Почему выбирают IQTrainer

1. Единая платформа вместо связки Label Studio + FastAPI + MLflow
2. Виртуальные разметчики ускоряют подготовку данных в 4 раза
3. API для интеграции готовых моделей
4. Экспорт моделей в стандартные форматы

3 Использование

• Разработка AI-продуктов на заказ
• Data Science команды в аутсорсе
• MLOps инженеры
• Исследовательские центры

Результат для техкомпании

Срок разработки AI-модуля для клиента сократился с 3 месяцев до 1 месяца. Команда из 2 человек вместо 5. Возможность брать в 3 раза больше проектов по AI.

Пример использования

Как IQTrainer помог автоматизировать обработку обращений в крупной компании

Автоматическая классификация клиентских обращений

Крупная телекоммуникационная компания с ежедневным потоком 1500+ обращений

1 Исходная ситуация

В службу поддержки ежедневно поступало 1500+ обращений. Ручная классификация занимала 3 часа в день, часто возникали ошибки в маршрутизации. Требовалось создать систему автоматической классификации по 15 категориям.

2 Решение с IQTrainer

1. Загрузили исторические данные (10,000 обращений)
2. Использовали встроенную LLM для предварительной разметки
3. Эксперты проверили и скорректировали разметку
4. Обучили модель классификатора в IQTrainer
5. Протестировали качество на отдельной выборке

3 Интеграция

Готовую модель экспортировали и интегрировали в существующую CRM-систему компании. Классификация теперь происходит в реальном времени при поступлении нового обращения. Модель работает автономно, обновляется раз в месяц.

Результаты внедрения

92%

Точность классификации

90%

Сокращение времени обработки

2 недели

Срок создания решения

60%

Снижение ошибок маршрутизации

Дополнительные преимущества: система позволяет быстро адаптировать классификатор под изменяющиеся условия.

Технологический стек проекта:

IQTrainer PostgreSQL Python REST API

Что вы получите сразу после внедрения

6 ключевых преимуществ, которые ищут ваши конкуренты

Всё в одной платформе

Разметка данных, обучение моделей, тестирование, дообучение, эксплуатация — в едином интерфейсе. Больше не нужно интегрировать 5-7 разных систем.

Результат: Сокращение времени на запуск проекта с 2 месяцев до 1-2 недель

Автоматическая разметка на 80%

Загружаете документы IQTrainer отправляет их в ChatGPT/DeepSeek получает предварительные метки ваши сотрудники проверяют только 20%.

Результат: В 4 раза быстрее подготовка данных для обучения

«Вечно живая» модель

Ошибки в работе автоматически собираются остается только добавить их в датасет дообучения обучить модель опубликлвать новую версию. Ваш классификатор умнеет каждый месяц.

Результат: Точность модели растёт

Безопасный переход в продакшн

Dev-проект для экспериментов + Prod-проект для работы. Тестируйте новые модели в Dev — рабочая система не пострадает.

Результат: Никаких аварий из-за обновлений моделей

Командная разметка с ролевой моделью

Менеджеры распределяют документы между разметчиками, система автоматически отслеживает прогресс и считает метрики согласованности (Матрица согласия, Cohen's Kappa).

Результат: Четкая организация работы команды, контроль качества и прозрачная статистика по каждому участнику

Готовые модели под ваши задачи

Загрузили Excel с обращениями Разметили Обучили Получили файл модели. Теперь эта модель работает в вашей CRM, анализируя все новые обращения.

Результат: AI-классификация без найма data scientists

Интерфейс разметки

Левая панель: классификаторы и датасеты

Центральная область: разметка текста

Правая панель: статистика и баланс

IQTrainer ®

Интерфейс разметки

Левая панель: классификаторы и датасеты

Центральная область: разметка текста

Правая панель: статистика и баланс

IQTrainer ^®